[发明专利]一种数字图像中基于Freeman链码的曲线匹配方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种数字图像中的曲线匹配方法，尤其涉及一种基于Freeman链码的属于数字图像中的图像匹配和识别，适合于具有旋转、缩放和平移曲线之间的匹配运算。

背景技术

物体识别是图像处理中一个很重要的领域，物体识别的方法之一就是提取物体的特征曲线，然后对这些特征曲线进行匹配来完成物体识别。针对曲线匹配问题目前国内外进行了大量的研究，有使用半微分不变量进行曲线匹配的，这种方法要计算每个点的切向量，计算量大，同时没有利用曲线的几何特性；也有采用样条进行曲线匹配，这种方法是采用样条来逼近曲线，因此决定了它的范围；也有人提出采用直线逼近进行曲线匹配，这种逼近计算复杂不易实现，同时也不能解决存在旋转和尺度变换的匹配问题。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种数字图像由基于Freeman链码的曲线匹配方法，是一种实用有效的曲线匹配方法。

本发明的思想在于：对曲线进行Freeman链码编码后能够很方便的检测拐角点，采用基于差别累加值及三点链码差的Freeman链码曲线拐角点检测方法检测出的拐角点具有顺序信息，因此如果采取一种恰当方法对Freeman链码所检测出来的拐角点序列进行重新排序，得到一个不随旋转、缩放和平移变换的标准的拐角点序列，对这样的标准拐角点序列进行夹角和距离间的相似性判断实现曲线匹配。

技术方案

一种数字图像中基于Freeman链码的曲线匹配方法，其特征在于：

步骤1：对曲线进行八方向Freeman链码编码得到Freeman链码，采用“基于差别累加值及三点链码差的Freeman链码曲线拐角点检测方法”对曲线进行拐角点检测；

步骤2确定曲线起始点和曲线方向：

a：开曲线的确定方法：

将曲线的中心点与曲线弦上的中心点联接成直线，该直线与曲线弦构成两个夹角，两个夹角相比角度小的夹角所对应的曲线一端的端点为起始点，曲线的方向为从起始点至开曲线另一侧端点；

若两个夹角相等，以任一夹角对应的一段曲线为开曲线重复上述方法，直至两个夹角不相等，以相比小的夹角所对应的曲线一端的端点为起始点，曲线的方向为从起始点至开曲线另一侧端点；

b：闭曲线的确定方法：

在相距最长的两个拐角点之间做一直线，将闭曲线分割为两条开曲线；然后采用上述开曲线的确定方法分别得到两条开曲线各自最小的夹角，定义两个夹角之间相比小的夹角为方向计算角；

若两个最小的夹角相等，以任一夹角对应的一段曲线为开曲线重复上述方法，直至两个夹角不相等，以相比小的夹角为方向计算角；

方向计算角对应直线上的拐角点为起始点，曲线方向为从起始点至方向计算角另一条边与曲线交点的曲线距离较短的方向；

如果闭曲线拐角点中存在两对相距同为最长的拐角点，在两对拐角点之间做两条直线，以两条直线为弦计算各自的方向计算角，方向计算角较小的作为真正的方向计算角来计算曲线起始点和曲线方向；

步骤3：以步骤2确定的曲线起始点为拐角点序列的起点，按照步骤2得到的曲线方向对步骤1得到的曲线拐角点进行排序，得到拐角点序列；

步骤4计算相邻拐角点之间的长度序列{d_i}：

其中(x_i，y_i)为拐角点g_i的坐标，(x_i-1，y_i-1)为拐角点g_i-1的坐标，d_i为点g_i到点g_i-1的欧式距离；g_i和g_i-1为经步骤3排序后的拐角点序列G＝(g₁，g₂，g₃，…，g_n)中的拐角点；i＝(2，3，4，5，6…n)；

步骤5计算拐角点夹角序列{θ_i}：

其中d_i-1和d_i分别为拐角点间长度序列{d_i}的第i-1和第i点值；为点g_i-1到点g_i+1的欧式距离；

步骤6计算角度差异值T：